¡Domina SQL y Bases de Datos para Data Science! Curso en inglés — Inscríbete y certifícate

¿Quieres llevar tus habilidades en manejo de datos al siguiente nivel? Este curso intensivo y orientado a la certificación te enseña desde la teoría relacional hasta técnicas avanzadas de optimización de consultas y análisis dentro de la base de datos. Con un enfoque práctico, aprenderás a resolver problemas reales de Data Science utilizando SQL de alto rendimiento y conjuntos de datos a escala.

Además de dominar joins complejos, subconsultas y CRUD, el curso profundiza en SQL analítico: CTEs, ROLLUP, CUBE y funciones de ventana (RANK, LAG, LEAD, medias móviles) para análisis temporal y agregaciones sofisticadas. También cubre gestión de bases de datos (indexación, vistas, procedimientos almacenados) y la integración con entornos Python mediante Psycopg2, SQLAlchemy y Pandas para facilitar ETL y desarrollo de modelos.

Si buscas habilidades aplicables inmediatamente —A/B testing, optimización de funnels o segmentación por cohortes— y una preparación enfocada en certificación y rendimiento, este curso te brinda ejercicios con grandes datasets y casos prácticos que podrás incorporar a tu portafolio profesional.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Construir y optimizar consultas SQL eficientes para grandes volúmenes de datos.
  • Dominar funciones analíticas y de ventana (RANK, LAG, LEAD, medias móviles) para análisis temporal.
  • Implementar CTEs, ROLLUP y CUBE para agregaciones avanzadas.
  • Entender teoría relacional: claves primarias, foráneas y normalización.
  • Aplicar técnicas de indexación y tuning para mejorar el rendimiento.
  • Realizar operaciones CRUD y manipulación avanzada de tablas.
  • Conectar bases de datos a Python con Psycopg2/SQLAlchemy y Pandas.
  • Resolver casos prácticos: A/B testing, funnels y segmentación por cohortes.

Contenido del curso:

  • Secciones: 15
  • Clases: 115
  • Duración: 14 horas

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de informática y manejo de archivos.
  • Equipo con acceso a internet; se recomienda instalar PostgreSQL o usar entornos en la nube.
  • Deseo de practicar con datasets reales y seguir casos prácticos.
  • Conocimientos básicos de Python son útiles pero no obligatorios.

¿Para quién es este curso?

  • Aspirantes a Data Scientists, analistas de datos y profesionales de Business Intelligence.
  • Estudiantes o personas en reconversión buscando un portafolio certificable en SQL.
  • Cualquier persona que necesite conectar scripts Python o R a bases de datos externas de gran tamaño.
  • Programadores con experiencia que desean profundizar en teoría relacional y rendimiento SQL.

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